dc.contributor.author | Arteaga Moreno, Alfredo Daniel | |
dc.date.accessioned | 2018-10-24T17:45:10Z | |
dc.date.available | 2018-10-24T17:45:10Z | |
dc.date.issued | 2015-09-15 | |
dc.identifier.citation | ARTEAGA MORENO, Alfredo Daniel. Localização de centros de auxílio e distribuição de suprimentos em operações de respostas a desastres. 2015. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) – Universidade Federal de São Carlos, Sorocaba, 2015. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/10607. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/10607 | |
dc.description.abstract | The recent natural disasters around the world have shown the difficulties of the various organi- zations in effectively manage post-disaster operations. These difficulties reflect the complexity of the activities involved in those situations. Among the many decisions that must be made quickly in disaster situations, the location of relief centers and the distribution of supplies are essential to the survival of the affected community. On the other hand, operation as fleet sizing are also relevant since it is a scarce resource the available vehicles to perform the distribution of commodities. Although many studies in the literature have developed mathematical models to assist such decisions, few authors have integrated these decisions to get solutions that are more efficient. In the present work this integration is studied, they are developed mixed integer stochastic programming models to support location decisions, distribution and fleet sizing in a multi-period, multi-product and multi-modal context, and considering some uncertainties that are common in disasters, such as number of victims, availability of supplies, proportion of available inventory and arc availability. Also, it is considers the transportation time and social costs in the objective function. Decomposition heuristics were developed to solve large instances of the problem. Models and heuristics were analyzed based on the megadisaster in the Mountain Region of Rio de Janeiro in Brazil in 2011. The results indicate that the developed mathematical models provide efficient solutions from a practical point of view and that the implemented heuristics are efficient to solve practical instances of the models | por |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights.uri | Acesso aberto | por |
dc.subject | Logística empresarial | por |
dc.subject | Business logistics | por |
dc.subject | Processo decisório | por |
dc.subject | Decision making | por |
dc.subject | Custo de privação | por |
dc.subject | Dimensionamento da frota | por |
dc.subject | Heurísticas MIP | por |
dc.subject | Logística humanitária | por |
dc.subject | Localização-distribuição | por |
dc.subject | Programação estocástica | por |
dc.subject | Deprivation cost | por |
dc.subject | Fleet Sizing | por |
dc.subject | MIP heuristics | por |
dc.subject | Humanitarian Logistics | por |
dc.subject | Location-distribution | por |
dc.subject | Stochastic programming | por |
dc.title | Localização de centros de auxílio e distribuição de suprimentos em operações de respostas a desastres | por |
dc.type | Dissertação | por |
dc.contributor.advisor1 | Alem Junior, Douglas José | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/074444826415006 | por |
dc.description.resumo | Os últimos desastres naturais ocorridos ao redor do mundo têm evidenciado as dificuldades das diversas organizações em gerir eficientemente as operações pós-desastre. Tais dificuldades refletem a complexidade dos problemas envolvidos nessas situações e a carência de métodos científicos aplicados ao planejamento de operações nas fases de preparação e resposta. Dentre as diversas decisões que precisam ser tomadas rapidamente em situações de desastre, têm-se a localização de centros de auxílio e a distribuição de suprimentos, essenciais à sobrevivência da comunidade afetada. Por outro lado, questões como o dimensionamento da frota necessária para atender as vítimas do desastre também são relevantes, uma vez que é um recurso escasso. Embora muitos trabalhos da literatura tenham desenvolvido modelos matemáticos para auxiliar essas decisões, poucos autores se preocuparam em gerar soluções mais eficientes integrando ambas as decisões com o dimensionamento de frota. No presente trabalho, esta integração é estudada, são desenvolvidos modelos de programação estocástica inteira mista para apoiar as decisões de localização, distribuição e dimensionamento de frota de forma integrada num contexto multi-período, multi-produto e com frota heterogênea, e ainda considerando incertezas comuns aos desastres, como quantidade de vítimas, disponibilidade de suprimentos, condições dos estoques e disponibilidade das estradas. Além disso, consideram-se o tempo das operações de transporte e custos sociais na função objetivo. Técnicas heurísticas de decomposição foram desenvolvidas para resolver instâncias de grande porte. Os modelos e as heurísticas propostas foram analisados com base nas informações do megadesastre da região Serrana do Rio de Janeiro de 2011. Os resultados indicam que os modelos matemáticos desenvolvidos fornecem soluções viáveis do ponto de vista prático e que as heurísticas implementadas são eficientes para resolver os modelos com instâncias reais. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção - PPGEP-So | por |
dc.subject.cnpq | ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO::PESQUISA OPERACIONAL | por |
dc.ufscar.embargo | Online | por |
dc.publisher.address | Câmpus Sorocaba | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/8809415112629602 | por |